申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

申请日：2020-03-17

公开（公告）日：2020-07-03

公开（公告）号：CN111368934A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06F16/58(20190101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.19#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2020.07.03#公开

摘要：本申请公开了图像识别模型训练方法、图像识别方法以及相关装置，通过基于目标识别图像获取目标样本；然后根据目标样本确定训练三元组；进而将训练三元组输入预设网络模型进行训练，以得到目标网络模型。从而实现了基于三元组的网络模型训练，由于三元组中包含了指示标签之间相似性的正样本，以及用于指示标签之间差异性的负样本，使得经过训练的网络模型可以更加全面指示图像特征，且三元组样本的构建过程无需人工干预，可以应用于新样本的识别，大大节省了训练的时间，提高了网络模型训练的准确性及效率。

主权项：1.一种图像识别模型训练的方法，其特征在于，包括：基于目标识别图像获取目标样本；根据所述目标样本确定训练三元组，所述训练三元组包括至少一个正样本对和至少一个负样本对，所述正样本对由所述目标样本和正样本组成，所述负样本对由所述目标样本和负样本组成，所述正样本基于所述目标样本对应的相似标签所得，所述负样本基于所述目标样本对应的差异标签所得；基于所述正样本对和所述负样本对对预设网络模型进行监督学习，以得到目标网络模型，所述目标网络模型用于对所述目标识别图像进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 图像识别模型训练方法、图像识别方法以及相关装置

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